Itaú Unibanco se destaca em Eficiência Energética e conquista o DCD Awards Brazil 2016

Cerimônia de premiação foi realizada no último dia 8 de novembro, no Centro de Eventos Pro Magno, na cidade de São Paulo

6 December 2016 escrito por DatacenterDynamics

Itaú Unibanco se destaca em Eficiência Energética e conquista o DCD Awards Brazil 2016
Equipe Itaú Unibanco
O Itaú Unibanco foi o grande vencedor do DatacenterDynamics Awards 2016, na categoria "Melhoria na Eficiência Energética do Data Center”, patrocinada pela Schneider Electric. 
 
Nesta edição da premiação, centenas de projetos, de empresas brasileiras, buscaram o reconhecimento. Desses, apenas oito projetos foram premiados, na noite do  último dia 8 de novembro, no Centro de Eventos Pro Magno, em São Paulo.
 
Equipe de Data Center do Itaú Unibanco
 
Detalhes do Projeto
 
O Itaú Unibanco percebeu que o desafio de otimizar a refrigeração de um Data Hall, nos padrões do Centro Tecnológico Mogi Mirim, não seria uma tarefa simples, se não pudesse contar com uma ferramenta de altíssimo nível de programação e inteligência. O que não seria possível utilizando apenas ferramentas de gestão tradicionais. 
 
Fabiano Duarte, coordenador de Engenharia de Data Center do Itaú Unibanco, conta que com a implantação de uma ferramenta com infraestrutura “enxuta”, por meio de sensores sem fio, com alta granularidade de pontos de monitoração, e software de inteligência artificial, este problema se tornou pequeno e permitiu alcançar melhorias significativas em eficiência. Em resumo, a ferramenta "Cooling Optimize" atende as temperaturas necessárias de entrada de ar nos racks, de maneira mais eficiente, e de forma segura para a operação do data center.
 
Em 2015, o Itaú Unibanco inaugurou um dos maiores data centers do mundo em área construída. Localizado em um terreno com 815 mil m² em Mogi Mirim, a 160 km de distância da capital paulista, o Centro Tecnológico Mogi Mirim (CTMM) realiza o processamento e armazenamento de todas as operações do banco.
 
O objetivo inicial do projeto era que o data center nascesse com 60% de sua capacidade total instalada, com previsão de crescimento até 2020, atingindo 100% da capacidade. Devido programas de eficiência de TI, que surgiram durante a fase de construção, a infraestrutura construída acabou sendo utilizada abaixo do projetado. Essa subutilização despertou o desafio de adequar os recursos visando entregar, constantemente, ar condicionado nas temperaturas corretas para equipamentos de TI, de forma eficiente, sem comprometer a disponibilidade. Desafio  extremamente complexo por algumas razões, são elas:
 
- Aplicações de TI variam em intensidade de processamento. Ao longo do tempo, o processamento devido a evolução das aplicações de TI provoca uma variabilidade significativa no calor gerado pelo equipamento de TI.
 
- A evolução da tecnologia de TI é inversamente proporcional ao espaço, dissipação térmica e consumo energético. Equipamentos com maior capacidade de processamento e armazenamento, ocupam cada vez menos espaço nos racks, consomem menos energia elétrica e geram menos calor, consequentemente aumentam a densidade dessas variáveis por metro quadrado.
 
- As diferentes arquiteturas (Edge Computing; High-performance Computing; Cloud Computing; Converged Infrastructure; etc) mudam constantemente a ocupação no data center, o que reflete diretamente nos padrões de climatização.
 
- As características distintas de dissipação térmica dos equipamento de TI e seu desempenho, as interações com outros equipamentos (Monolíticos, PDUs, Fancoils, etc), e as influências de cada CRAH (Computer Room Air Handlers) em cada rack do data center, afetam a climatização. 
O fluxo de ar em um data center é inerentemente complexo: a disposição dos racks, alocação de equipamentos de TI, placas de piso apropriadas e outros fatores no ambiente afetam o fluxo de ar. 
 
- As decisões e estratégias da área de negócios afetam diretamente as demandas de TI, consequentemente o data center.  
 
- A ocupação gradativa dos ambientes de um “mega” data center com os equipamentos de TI, desafia a utilização adequada dos recursos de ar condicionado na mesma proporção de crescimento e com a mesma disponibilidade térmica. 
 
Segundo o coordenador de Engenharia de Data Center do Itaú Unibanco, todos os fatores mencionados alteram ao longo do tempo, formando um grande quebra-cabeça para os especialistas de data center.
 
Melhores Práticas Utilizadas e as Soluções
 
Diante deste cenário, para otimizar o ar condicionado multivariado e dinâmico, o Itaú realizou um processo de RFP (Request For Proposal) baseado em algumas soluções de fornecedores conhecidos no mercado de data center, até encontrar e selecionar a solução adequada para este desafio. A RFP foi formulada a partir de uma Matriz de Premissas Técnicas, elaborada pelo Itaú, com base nas soluções de mercado estudadas. As principais premissas adotadas foram: Solução Wifi, certificação Anatel, topologia de rede Mesh, controle de CRAHs, e Mapa Térmico em tempo real. Outras características técnicas também foram fundamentais para a tomada de decisão na escolha das soluções apresentadas, tais como: Autonomia das Baterias; Precisão dos Sensores e Latência do Sistema. Mas o critério determinante da RFP para a contratação da solução foi possuir algoritmo nativo de controle integrado com o CRAH, com casos de sucesso da solução em data centers de grande porte. 
 
Das cinco empresas selecionadas para participar do processo, apenas duas atendiam a maior parte dos requisitos e, principalmente, o requisito de maior peso: algoritmo nativo de controle. 
A solução implantada pelo Itaú Unibanco, "Cooling Optimize", é um sistema de turnkey que aborda automaticamente os desafios de confiabilidade de refrigeração, capacidade e eficiência. 
 
O Cooling Optimize é um módulo do Data Center Operation (DCO), e faz parte do StruxureWare para Data Centers (Schneider). Tem uma arquitetura IoT (Internet of Things) Industrial, com sensores de temperatura sem fio e módulos de controle de condicionadores de ar (CRAHs) implantados ao longo do data center. 
 
Uma inteligência artificial aprende as relações entre cada CRAH e cada sensor de temperatura, e usa esse conhecimento para controlar automaticamente os CRAHs, suprindo o ambiente com a temperatura apropriada para os equipamentos de TI, conceito MTDC (Multi-Tenant Data Center). Essa relação entre os sensores e os CRAHs permite que a ferramenta crie um Mapa de Influência de cada CRAH sobre cada ponto de leitura. Dessa forma, o algoritmo compreende qualquer alteração climática no ambiente através dos sensores de temperatura, que enviam as leituras para o servidor de inteligência artificial (AI Engine) a cada minuto, que por sua vez envia o sinal de comando para os CRAHs influentes no determinado ponto modularem a aceleração dos ventiladores, formando uma malha fechada com capacidade de aprendizado contínuo, sem comprometer a refrigeração do data center. 
 
A característica de interoperabilidade, protocolos padrões de comunicação que permitem a integração com qualquer tipo de equipamento de refrigeração, também foi um requisito na RFP, bem como a certificação e compatibilização dos módulos de controle com o fabricante dos CRAHs.
 
"Pudemos comprovar que a solução de refrigeração inteligente entregou significantes ganhos para o Data Center do Itaú logo após a entrada em operação. Dentro de 20 horas após a implantação, o PUE teve uma redução de 10%. Isso porque o sistema desligou automaticamente cerca de 60% dos CRAHs e abrandou 100% dos que permaneceram em funcionamento", comemora Fabiano Duarte.
 
A ferramenta está implantada para realizar o controle e monitoração dos ambientes com características diferentes de construção e ocupação. Os resultados foram alcançados tanto nas grandes salas, com controle de 32 CRAHs sobre a leitura de aproximadamente 150 sensores de temperatura (300 termistores), como nas menores salas, com apenas 2 CRAHs e 10 sensores de temperatura (20 termistores). Comprova-se que o ganho pode ser alcançado por qualquer data center de pequeno à grande porte.
 
Para verificar a segurança operacional da ferramenta, os testes também foram reproduzidos em todos os ambientes e em cada camada de operação do sistema.
 
 

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